http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优 ...
上一篇介绍了OPENCV中SVM的简单使用,以及自带的一个二分类问题。 例子中的标签是程序手动写的,输入也是手动加的二维坐标点。 对于复杂问题就必须使用数据集中的图片进行训练,标签使用TXT文件或程序设置好,下面以IMM Face Database 中的人脸数据作为示例, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸。 数据集参考我的http: www.cnblogs.com chenzhefan ...
2017-10-14 16:54 0 3575 推荐指数:
http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优 ...
SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的,直接用SVMs实现多分类是不行的,只能使用下面这些间接的方法: (1)1-v-r,即对于每一个分类,训练一个该分类和其他分类的分类器,如对于类k,k是一类,所有其他的是另一类,这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类 ...
“one-against-one” approach “one-vs-the-rest” multi-class strategy ...
从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器。而现实中要解决的问题,往往是多类的问题。如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题。 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面 ...
本次的任务是进行人脸识别。 对于本次课程中出现的两个概念:SVM和核函数。 数据挖掘的本质是进行数据分类、提取、分析。那么本次的SVM,其本质也是一种对类别的划分。在之前的类别中,可以在二维平面找到一个相应的直线进行分割,实现了类划分。当二维空间上,无法找到这样一个线性维度进行分割 ...
1. SVM介绍 占个坑,以后再说 2. OpenCV3.x下SVM接口介绍 官方文档 OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化,在接口上使用了虚函数取代以前的定义。 下面介绍几个常用的接口,及其参数意义。 2.1 初始化函数 定义如下: 2.2 参数设置 ...
在本章中,我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧。org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法。让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步:加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时,您需要做的第一步是使用 ...
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列: 1、keras系列 ...